Sztuczna inteligencja w praktyce: Tworzenie dedykowanego oprogramowania z OpenAI, dokumentowe bazy wiedzy i zaawansowany tuning modeli

Współczesne aplikacje oparte na sztucznej inteligencji, w tym chatboty i asystenci wirtualni, potrzebują solidnego fundamentu w postaci bazy wiedzy. Bazy te mogą mieć różną strukturę, w zależności od specyfiki aplikacji oraz oczekiwań użytkowników.

Wyobraźmy sobie chatbot obsługujący zapytania klientów dużej firmy e-commerce. Jego zadaniem jest odpowiadanie na pytania dotyczące produktów, statusu zamówień czy polityki zwrotów. W takim przypadku baza wiedzy jest wspólna dla całego systemu i może być budowana poprzez:

• Scrapowanie stron internetowych – dane są pobierane ze stron WWW i przekształcane w uporządkowane dokumenty.
• Analizę dokumentacji wewnętrznej – dokumenty firmowe, FAQ i instrukcje są indeksowane i przekształcane w dane możliwe do przeszukiwania.

Kiedy chatbot musi generować dedykowane odpowiedzi w zależności od rodzaju zapytania (np. wypełnianie szablonów dokumentów), każda baza wiedzy może być przypisana do określonego segmentu danych. Przykłady:

• Baza 1: Specyfikacje techniczne produktów.
• Baza 2: Wzory umów.
• Baza 3: Polityki bezpieczeństwa i zgodności z RODO.

Dzięki temu system może dynamicznie wybierać odpowiednie źródło wiedzy, zapewniając użytkownikowi precyzyjne i dopasowane odpowiedzi.

Jednym z najważniejszych aspektów technicznych w tego rodzaju systemach jest sposób przechowywania i wyszukiwania informacji. Wektorowe bazy danych, takie jak Pinecone czy Weaviate, odgrywają tutaj kluczową rolę.

1. Reprezentacja danych w postaci wektorów – Tekst (np. dokument, pytanie użytkownika) jest przekształcany w wielowymiarowy wektor za pomocą modeli językowych, takich jak GPT-4. Każdy wektor jest unikalnym odzwierciedleniem semantycznego znaczenia tekstu.
2. Przeszukiwanie wektorowe – Gdy użytkownik zadaje pytanie, jego zapytanie również jest konwertowane na wektor. Następnie system wyszukuje wektory najbardziej zbliżone pod względem znaczenia, co pozwala na szybkie i trafne znalezienie odpowiedzi w ogromnej bazie danych.
3. Zastosowanie dodatkowych filtrów – Oprócz podobieństwa wektorowego, system może stosować dodatkowe filtry, takie jak kategoria dokumentu czy data ostatniej aktualizacji.

Dzięki temu podejściu można stworzyć systemy, które są nie tylko szybkie, ale także wysoce precyzyjne. Przykłady obejmują:

• Asystentów prawnych wspierających analizę dokumentów prawnych.
• Chatboty obsługujące klienta w firmach technologicznych.
• Systemy generujące treści, takie jak raporty lub analizy.

Program ten, zaprezentowany przez OpenAI, umożliwia dostosowywanie modeli językowych do bardzo specyficznych wymagań klientów poprzez trening z wykorzystaniem metod uczenia przez wzmocnienie (Reinforcement Learning, RL). To zaawansowane podejście pozwala na dalsze doskonalenie modeli w oparciu o feedback od użytkowników i konkretne cele biznesowe.

1. Wstępny trening – Model jest początkowo szkolony na standardowych danych, co pozwala mu na ogólne rozumienie języka.
2. Dostosowanie poprzez RL – Użytkownicy lub eksperci oceniają generowane odpowiedzi, a system na tej podstawie dostosowuje swoje parametry.
3. Iteracyjna optymalizacja – Proces powtarza się, aż model osiągnie poziom precyzji i jakości wymagany przez klienta.

• Personalizacja: Modele mogą być dopasowane do specyficznych potrzeb branż, takich jak finanse, medycyna czy prawo.
• Wyższa jakość odpowiedzi: Systemy uczą się na bieżąco, dzięki czemu eliminowane są błędy i niespójności.
• Skalowalność: Tuning pozwala dostosować modele do większej liczby scenariuszy bez potrzeby przebudowy całego systemu.

Bazy wektorowe są idealne w sytuacjach, gdy:

• Dane są dynamiczne i często aktualizowane.
• System musi obsługiwać wiele różnych typów zapytań.
• Liczy się szybkość wdrożenia i elastyczność.

Fine-Tuning sprawdzi się lepiej, gdy:

• Model ma być maksymalnie dopasowany do specyfiki branży.
• Potrzebna jest wysoka precyzja odpowiedzi.
• System działa w środowisku o ograniczonym zestawie danych.